TRABAJO PRESENTADO EN XL
CONVENCIÓN Y EXPOATAM 2018
ANÁLISIS NACIONAL DE 8 PARÁMETROS DEL KARBE EN ZAFRA 2017…
¿CUAL ES LA CORRELACIÓN
DE CADA PARÁMETRO?
NATIONAL ANALYSIS OF 8 PARAMETERS OF KARBE IN ZAFRA 2017...
WHAT IS THE CORRELATION OF EACH PARAMETER?
JUAN CARLOS OLIVO SÁNCHEZ
qfb.olivo@gmail.com
labcepsa@gmail.com
RESUMEN
En los
ingenios de México, el karbe, kilogramos de azúcar recuperable base estándar,
continúa siendo el sistema de pago por calidad a productores de caña de azúcar
desde la zafra 1991/1992, de tal manera que los factores de fibra % caña y de
pureza % jugo mezclado ya no corresponden al contexto actual de la industria. Es
necesario conocer de forma objetiva las relaciones entre los parámetros del
karbe con la finalidad de actualizar los factores de la fórmula, las
metodologías y las acciones agroindustriales para incrementar la rentabilidad de
las partes interesadas.
Este trabajo
presenta los gráficos y las ecuaciones de tercer grado que explican el
comportamiento y la correlación alta entre los factores más conocidos del karbe
durante la zafra 2017 y demuestra que es viable llegar a un consenso para
actualizar los factores de la fórmula del karbe.
SUMMARY
In Mexican mills, the karbe, kilograms of standard base recoverable
sugar, continues to be the system of payment for quality to producers of
sugarcane since the 1991/1992 harvest, in such a way that the factors of fiber%
cane and purity Mixed juice% no longer correspond to the current context of the
industry. It is necessary to know objectively the relationships between karbe
parameters in order to update the factors of the formula, the methodologies and
the agro-industrial actions to increase the profitability of the interested
parties.
This paper presents the graphs and the third degree equations that
explain the behavior and the high correlation between the most known karbe
factors during the 2017 harvest and shows that it is viable to reach a
consensus to update the factors of the karbe formula.
Palabras
clave: Asesoría, Campo, Correlación, Fábrica, Karbe, Mejora, Rentabilidad.
Key words: Advice, Field, Correlation, Factory, Karbe, Improvement,
Profitability.
INTRODUCCIÓN
El aprendizaje
objetivo de las relaciones entre los parámetros del karbe debe enfocarse hacía el
incremento de la rentabilidad y la permanencia de las fuentes laborales,
realizando acciones conjuntas para el incremento real del karbe y del
rendimiento % caña.
Los análisis
de datos a nivel Nacional generan información valiosa para la toma de
decisiones, al sector industrial y al sector de productores de caña. En
realidad, el valor cuantitativo del karbe y su posición nacional de un ingenio
está correlacionada por la suma de otras variables ya tratadas: Frescura, logística,
materia extraña, equilibrio varietal, control de plagas, extracción de pol,
automatización, metrología, control químico, control microbiológico, tiempo
perdido, asepsia, prevención de reprocesos, prevención de fugas y derrames,
cultura laboral, entre otras.
Los gráficos
elaborados incluyen indicadores visuales con escala de colores que detectan
como algunos ingenios presentan ciertos resultados de campo y/o de fábrica, que
son atípicos al comportamiento Nacional, por lo cual, representan una
oportunidad de mejora importante que deberá atenderse mediante una asesoría
específica.
MATERIALES Y MÉTODOS
Los materiales
empleados son datos obtenidos mediante una indagación de libre acceso en la página
que pública CONADESUCA, se recopilaron los resultados finales de los parámetros
relacionados al karbe de los 51 ingenios de México que laboraron durante la
zafra 2017.
Los parámetros
analizados son: Recobrado, Pol % Fibra en caña, Rendimiento de fábrica,
Karbe/TCN, Winter & Carp, y Pureza del jugo mezclado.
La metodología
empleada es sencilla, sin embargo, genera información inicial útil para conocer
la situación actual de cada ingenio, compararse objetivamente con los próximos
mejores y determinar las áreas de oportunidad en campo y en fábrica para el
incremento de la productividad:
Se realizaron
gráficas de cada uno de los parámetros, considerando la posición Nacional de
los 51 ingenios. Cálculo de las ecuaciones polinómicas de tercer grado
.
No se anotaron
los nombres de los ingenios por motivos de confidencialidad y porque permanecen
algunas oportunidades de mejoras específicas.
Es interesante
acotar que para los productores de caña, un parámetro más importante que el
propio Karbe, lo es el rendimiento agroindustrial, es decir, la producción de
azúcar por hectárea de superficie. De tal forma que el impacto del rendimiento
de campo es determinante en este caso.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se tienen 7
correlaciones directamente proporcionales: Eficiencia de fábrica, karbe/TCN,
pol % fibra, pol % caña, pureza % jugo mezclado, rendimiento de fábrica, Winter
y Carp.
El parámetro
de mayor correlación fue superior a 0.98, requiere de una atención definitiva
por parte del personal de campo y de fábrica. Están comprobados sus beneficios
productivos.
Se encontró
que el valor de la fibra (parámetro de campo) presentó una línea de tendencia
inversamente proporcional al rendimiento de fábrica. No se incluye el gráfico.
El gráfico de
eficiencia de fábrica es el de menor correlación con respecto a la posición
nacional, sin embargo todas las correlaciones son superiores a 0.95, es
entendible la variación, considerando que el recobrado es un parámetro
característico y mejorable en cada ingenio.
El gráfico de
pol % fibra nos demuestra el beneficio de buscar un mayor contenido de pol %
caña con respecto a la fibra % caña, su correlación es de 0.9734, muy buena.
El gráfico de rendimiento,
considera el valor multiplicado por 10 para lograr una comparación con el
karbe, presenta 0.9783 de correlación.
El gráfico de
karbe es un referente del potencial que tienen los productores de caña,
presenta 0.9791 de correlación.
El gráfico de
Winter y Carp presenta 0.9831 de correlación, un resultado interesante.
El gráfico de
Pureza % Jugo Mezclado, es el mejor, presenta 0.9858 de correlación.
CONCLUSIONES
Sabemos que la
mayoría de los parámetros de karbe pueden ser analizados mediante curvas de
segundo grado, sin embargo, se obtuvieron correlaciones mayores a 0.95 con
tercer grado.
Cada una de
las ecuaciones nos indica cual es la diferencia entre la posición actual y la
siguiente mejor, siendo esta diferencia una herramienta útil para el plan de la
siguiente zafra.
Las 2
correlaciones más altas, de 0.98, demuestran que es posible actualizar algunos
factores del karbe, sin alterar la proporción de beneficios por calidad
establecidas en la fórmula.
La escala de
colores, es una alerta para algunos ingenios que presentan valores de campo y/o
de fábrica, que son atípicos al comportamiento Nacional, por lo cual,
representan oportunidades importantes que deben atenderse mediante asesorías
específicas para mejora de su rentabilidad.
El gráfico
adicional que compara la pureza % jugo mezclado con el factor Winter y Carp,
así como la escala de colores, nos demuestran que se puede actualizar los
factores de pureza, sin necesidad de modificar el Winter & Carp, con el
beneficio de actualizar las metodologías analíticas.
Estamos
trabajando actualmente en un análisis multivariable que se presentará
posteriormente. Gracias.
REFERENCIAS
2.
Hoja de cálculo de Excel; Gráficos dinámicos, formatos
condicionados y funciones predefinidas de correlación lineal.
3.
Experiencias laborales en la Agroindustria Azucarera Mexicana
desde el año 1989.
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